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复杂网络是对现实世界复杂系统的抽象建模，在分析复杂系统的功能中扮演着重要角色。社区检测是分析网络结构的重要工具。本文提出了一种新的社区检测算法（RWBS），基于不同的种子节点，旨在理解网络的社区结构，为网络中的资源分配提供新的思路。RWBS提供了一种新的中心性度量（MC）来计算节点的重要性，计算种子节点的排名。此外，分别提出了两种算法用于确定有无真实标签的网络上的种子节点。我们根据六度分隔理论将随机游走的步数设为六，以减少算法的运行时间。由于一些传统的社区检测算法可能会检测到较小的社区，例如两个节点成为一个社区，这可能导致资源分配不合理。因此，选择模块度（Q）作为优化函数来合并社区，从而提高检测到的社区的质量。最终在真实世界和合成网络上的实验结果表明，RWBS算法能够有效检测社区.
Cai等人（周）研究了这个问题。